Ibermática lleva la disrupción a la productividad industrial mediante la simulación cuántica

Ibermática Quantum Computing

Industria 4.0 cuántica 4

A través de su Instituto de Innovación, i3B, busca optimizar al máximo nivel la eficiencia de los gemelos digitales utilizados en las plantas de fabricación

Ibermática, a través de su Instituto de Innovación, i3B, ya trabaja en el proyecto IAC4SIM (Inteligencia Artificial Cuántica para la Simulación), impulsado por la Diputación Foral de Gipuzkoa. El objetivo principal es desarrollar la base de conocimiento con la que, entre otras cosas, se pueda optimizar al máximo la eficiencia de los gemelos digitales utilizados en las plantas de fabricación del sector industrial. La computación cuántica permitirá dar un gran salto en las técnicas de simulación digital que se usan en la actualidad.

Industria 4.0 cuántica 4Un gemelo digital es un modelo virtual de una máquina o de un proceso funcionando a la perfección. Disponer de un modelo digital permite comparar de forma continua y en tiempo real las diferencias de comportamiento entre la máquina o proceso real y la máquina o proceso teóricamente ideal. De este modo, la optimización se logra al poder anticipar los fallos antes de que tengan lugar en toda su magnitud. Esa anticipación que permite el disponer de capacidades de predicción asegura un mayor rendimiento en la operación de la máquina, el activo o el proceso, así como una reducción de los costes de mantenimiento.

Para obtener este gemelo es necesario procesar la ingente cantidad de datos que se pueden recibir tanto de un modelo físico como  de un gemelo real, e incluso mediante inferencia desde los datos procedentes de los sensores en tiempo real (IoT) o de históricos. Cuanta más información se pueda procesar, cuantas más respuestas se puedan obtener, más cerca se estará de construir esa máquina o proceso ideal y más se puede aproximar una empresa a la perfección del gemelo digital, y es ahí donde la computación cuántica permite dar un gran salto frente a las técnicas actuales.

IAC4SIM
Actualmente, mediante la Inteligencia Artificial tradicional, se realizan múltiples simulaciones orientadas a la optimización de un conjunto de funciones (reducción de coste, maximización de energía, etcétera). No obstante, hay veces en las que la variabilidad de la información, su gran volumen, la inmediatez requerida a la respuesta…, o incluso todas a la vez, son intratables desde la aproximación de la computación clásica. Ante esta situación, IAC4SIM investigará en diferentes algoritmias cuánticas que permitan, en el medio plazo, afrontar estos problemas de simulación y optimización.

Los sistemas que se encuentran entre los más complejos de la física y la ingeniería se describen mediante Ecuaciones de Derivadas Parciales (EDP) u Ordinarias (ODE), y se utilizan para describir todas las fuerzas fundamentales de la naturaleza y, por tanto, también de la industria, estando presentes en todos los campos de la ciencia y la ingeniería. La subactivación masiva de múltiples «ODEs», la alta dimensionalidad del sistema y el diseño y/o ubicación de sistemas distribuidos son, actualmente, las grandes limitaciones en el cálculo de las simulaciones de automatismos y control clásicas.

Desde IAC4SIM se propone un acercamiento algorítmico basado en modelos cuánticos de simulación, aprovechando la ventaja del soporte matemático (algebra lineal) de los procesadores cuánticos. Las técnicas cuánticas permiten emular de forma «más natural» reacciones de partículas: cómo se asocian y disocian las moléculas, como se comportan los materiales a grandes temperaturas, cómo es posible generar nuevos materiales a través del análisis de las interacciones de partículas en física de alta energía, termodinámica, ciencia de materiales o procesos biológicos… En definitiva, permiten abordar retos de simulación que resultan intratables con los medios de computación clásicos.

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